TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
← Такты, стеки, два колеса

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #846 · 22.07

Несколько лет назад по сети разошёлся один видеоролик с демонстрацией концепции игры. Оказывается, автор не бросил затею, и всё это время собирал команду и делал релизную версию. И вот игра вышла несколько дней назад под названием Viewfinder, я сразу купил и прошёл. Чтобы понять, в чём прикол, посмотрите кусочек моего геймплея ниже. Viewfinder это в чистом виде паззл. Хоть и есть некая претензия на сюжет, игровой процесс всё равно состоит из того, что вы последовательно решаете задачки, используя показанный принцип. Сами задачки интереснее и сложнее, чем, например, в The Entropy Centre. Но всё равно я мало где надолго задумался, кроме задачи с арбузом (кто проходил — напишите, быстро ли смогли догадаться). Однако, вот этот вот переход при размещении фотографии каждый раз ощущается очень кайфово. Ты прям ждёшь очередного места в игре, где нужно будет это сделать. Создаётся даже ощущение, что игра эксплуатирует свою основную механику недостаточно интенсивно (хотя на ней буквально построено абсолютно всё). В какой-то момент авторы частично лишают нас этих возможностей, и все такие уровни я прошёл без удовольствия. Ну и фишку с таймером запускают слишком поздно, уже в самом конце. Короче, классный пример инди с крутой идеей и качественной реализацией. Если вы по моему совету поиграли когда-то в Superliminal, и вам понравилось, то эта тоже зайдёт. #games

Hashtags

Резултати

Намерени 3 подобни публикации

Търсене: #image2image

当前筛选 #image2image清除筛选
PHYGITAL+CREATIVE

@phygitalcreative · Post #3136 · 26.06.2023 г., 01:04

А вот подвезли официальный код DragGAN. Интересно насколько его работа отличается от неофициальной имплементации. В основе StyleGAN3 и StyleGAN-Human. Код #image2image

Hashtags

GitHub Trends

@githubtrending · Post #14988 · 23.07.2025 г., 00:00

#python#deep_learning#diffusion#flax#flux#hacktoberfest#image_generation#image2image#image2video#jax#latent_diffusion_models#pytorch#score_based_generative_modeling#stable_diffusion#stable_diffusion_diffusers#text2image#text2video#video2video The Hugging Face Diffusers library is a powerful and easy-to-use tool for generating images, audio, and 3D molecular structures using advanced diffusion models. It offers ready-to-use pretrained models and flexible components like pipelines, schedulers, and model building blocks, allowing you to quickly create or customize your own diffusion-based projects. Installation is simple via pip or conda, and you can generate high-quality outputs with just a few lines of code. This library benefits you by making cutting-edge AI generation accessible, customizable, and efficient, whether you want to run models or train your own[1][2][5]. https://github.com/huggingface/diffusers